Standardní odchylka je definována jako absolutní míra rozptylu řady. Objasňuje standardní množství variace na obou stranách střední hodnoty. Často je nesprávně vykládán se standardní chybou, protože je založen na standardní odchylce a velikosti vzorku.
Standardní chyba se používá k měření statistické přesnosti odhadu. Používá se především v procesu testování hypotéz a odhadu intervalu.
Jedná se o dva důležité pojmy statistiky, které se široce používají v oblasti výzkumu. Rozdíl mezi standardní odchylkou a standardní chybou je založen na rozdílu mezi popisem dat a jejich odvozením.
Základ pro srovnání | Standardní odchylka | Standardní chyba |
---|---|---|
Význam | Standardní odchylka znamená míru rozptylu souboru hodnot od jejich střední hodnoty. | Standardní chyba označuje míru statistické přesnosti odhadu. |
Statistický | Popisný | Inferenciální |
Opatření | Kolik pozorování se od sebe liší. | Jak přesný vzorek znamená skutečný průměr populace. |
Rozdělení | Rozložení pozorování týkající se normální křivky. | Rozdělení odhadu týkající se normální křivky. |
Vzorec | Druhá odmocnina rozptylu | Standardní odchylka dělená druhou odmocninou velikosti vzorku. |
Zvětšení velikosti vzorku | Poskytuje konkrétnější míru směrodatné odchylky. | Snižuje standardní chybu. |
Standardní odchylka je míra rozšíření řady nebo vzdálenosti od standardu. V roce 1893 vytvořil Karl Pearson ve výzkumných studiích pojem standardní odchylky, což je nepochybně nejpoužívanější míra..
Je to druhá odmocnina průměru čtverců odchylek od jejich střední hodnoty. Jinými slovy, pro danou datovou sadu je standardní odchylka kořen-střední-čtvercová odchylka od aritmetického průměru. Pro celou populaci je to uvedeno řeckým písmenem „sigma (σ)“ a pro vzorek je to latinské písmeno „s“.
Standardní odchylka je míra, která kvantifikuje stupeň rozptylu souboru pozorování. Čím dále jsou datové body od střední hodnoty, tím větší je odchylka v datové sadě, což znamená, že datové body jsou rozptýleny v širším rozsahu hodnot a naopak..
Možná jste si všimli, že různé vzorky se stejnou velikostí, odebrané ze stejné populace, poskytnou různé hodnoty uvažované statistiky, tj. Průměr vzorku. Standardní chyba (SE) poskytuje standardní odchylku v různých hodnotách střední hodnoty vzorku. Používá se pro srovnání mezi vzorkovacími prostředky napříč populacemi.
Stručně řečeno, standardní chyba statistiky není nic jiného než standardní odchylka jejího rozdělení vzorků. Má velkou roli při testování statistických hypotéz a odhadů intervalu. Poskytuje představu o přesnosti a spolehlivosti odhadu. Čím menší je standardní chyba, tím větší je rovnoměrnost teoretického rozdělení a naopak.
Níže uvedené body jsou podstatné, pokud jde o rozdíl mezi směrodatnou odchylkou:
Obecně je standardní odchylka považována za jedno z nejlepších měřítek rozptylu, které měří rozptyl hodnot od centrální hodnoty. Na druhé straně se standardní chyba používá hlavně ke kontrole spolehlivosti a přesnosti odhadu, a čím menší je chyba, tím větší je její spolehlivost a přesnost.